연구자들은 수술 영상에서 직접 카메라 궤적과 3D 장면 표현을 공동 최적화하는 온라인 3D Gaussian Splatting 파이프라인인 Track2Map을 제안합니다. 이 접근 방식은 정확한 카메라 궤적 사전 정보가 부족하거나 노이즈가 있는 경우에도 로봇 보조 최소 침습 수술에서 견고한 재구현을 가능하게 합니다.
- 시스템은 조직 움직임 중 최적화를 안정화하기 위해 밀집 2D 포인트 트랙을 통한 트랙 고정 변형 초기화를 활용합니다.
- 트랙 통계량은 정지 기간을 감지하고 증분 매핑 중 드리프트를 줄임으로써 카메라 운동과 장면 변형을 분리합니다.
- StereoMIS 데이터셋에 대한 실험은 경쟁 SLAM 방법과 비교하여 재구현 품질과 카메라 궤적 정확도의 개선을 보여줍니다.
이 방법은 신뢰할 수 있는 운동학적 사전 정보에 의존하는 오프라인 파이프라인의 한계를 해결하며, 동시에 위치 추적 및 매핑(SLAM) 시스템으로서 효과적으로 작동합니다.